边缘计算在煤矿甲烷监测中的应用与分析

"这篇论文探讨了基于边缘计算的煤矿工作面甲烷监测模式，旨在解决现有监测点不足，无法满足智慧矿山建设需求的问题。通过整合边缘计算、矿山物联网技术、微功耗感知以及数据传输技术，论文提出了一种集成了微功耗甲烷感知、自供电、自定位和自组网数据传输功能的甲烷监测终端。该终端与边缘网关、矿端边缘服务器和云端大数据分析相结合，构建了三级架构的甲烷监测系统，有效解决了工作面区域的甲烷感知和传输挑战。以实际的100台液压支架和2台端头支架工作面为例，设计了基于边缘计算的甲烷监测方案，实现了二维空间内大数据量的甲烷浓度监测，并提出了覆盖全工作面的甲烷浓度数字场和云图展示方法。此外，论文还提出了两种大数据支持的甲烷分析预警模式，包括通过空间场关联分析预测甲烷超限和利用大数据工具识别报警阈值以下的异常情况。" 这篇论文深入研究了在煤矿环境中如何利用边缘计算技术改进甲烷监测系统。边缘计算作为一种分布式计算模型，可以将数据处理任务推向网络的边缘，减少延迟并提高实时性，这对于实时监测和预警甲烷浓度至关重要。文章指出，现有的甲烷监测点数量有限，无法充分满足智慧矿山的安全需求。为了解决这一问题，论文提出了一个创新的监测终端，它不仅能够微功耗感知甲烷浓度，还能自我供电、自我定位，并通过自组网进行数据传输。 监测终端与边缘网关配合，可以将数据高效地发送到矿端的边缘服务器，进一步分析和存储。同时，这些数据也会上传到云端进行大数据分析，提供更全面的洞见。论文中的实例展示了这种监测模式在实际工作面的应用，通过二维空间的甲烷浓度分布，可以直观地了解整个工作面的甲烷状态。 为了提升预警能力，论文提出了两种分析预警策略。第一种策略是通过分析甲烷超限前后的空间场关联，揭示其分布特征和变化规律，从而提前发现可能的甲烷超限问题。第二种策略是利用大数据分析工具，检测那些低于报警阈值但可能存在的异常情况，这有助于识别潜在的安全隐患，即使在未触发传统报警的情况下也能采取预防措施。 这篇论文对煤矿甲烷监测系统的优化提供了新的思路，强调了边缘计算在智能矿山安全监测中的重要角色，以及大数据分析在预警和异常检测方面的潜力。这种方法的实施有望显著提升煤矿作业的安全水平。